Tesis "Plataforma Cognitiva para el uso Eficiente de la Energía en Servicios Basados en Ubicación y Movilidad en Dispositivos de Sensado Inteligentes"
Sustentante: Rafael Pérez Torres
Directores: Dr. César Torres Huitzil, investigador Cinvestav Tamaulipas; Dr. Hiram Galeana Zapién, investigador Cinvestav Tamaulipas.
Sinodales: Dr. Edgar Tello Leal, Facultad de Ingeniería y Ciencias - UAT; Dr. Gregorio Toscano Pulido, investigador Cinvestav Tamaulipas; Dr. Javier Rubio Loyola, investigador Cinvestav Tamaulipas; Dr. José Juan García Hernández, investigador Cinvestav Tamaulipas.
Resumen:
El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en Inglés) es considerado la etapa más reciente en la evolución de las aplicaciones y tecnologías de Internet. Una característica altamente deseada para este tipo de sistemas es el procesamiento autónomo y en línea de una gran cantidad de datos recopilados por dispositivos con restricciones de energía, como los teléfonos inteligentes, para una eficiente toma de decisiones. Como ejemplo de estos escenarios, el entendimiento de la movilidad del individuo podría generar información de alta relevancia para el desarrollo de ciudades inteligentes, estudios de movilidad de grupos, salud móvil, entre otros.
A pesar de la eficiencia alcanzada por soluciones de tipo Cómputo Móvil en la Nube (MCC, por sus siglas en Inglés), en las que el procesamiento de los datos recolectados se realiza en entidades de cómputo externas, los avances en las capacidades de cómputo de los dispositivos móviles modernos potencialmente permiten el análisis de movilidad directamente en el dispositivo. Dicho análisis proveería de una respuesta rápida para producir servicios basados en ubicación (LBSs, por sus siglas en Inglés) y movilidad (MBSs, por sus siglas en Inglés) que capturen el nivel único de interacción, a diferentes escalas espacio-temporales, entre los individuos y su entorno.
Un enfoque centrado en dispositivo podría afrontar retos abiertos en soluciones de tipo MCC, tales como latencia, consumo de energía, así como de privacidad y seguridad de la información producida. Sin embargo, conseguir implementaciones eficientes en dispositivo es aún un problema abierto debido a las restricciones de energía de los dispositivos móviles.
Con la intención de contribuir a la solución de esta problemática, en esta investigación se propone un enfoque basado en Sistemas Cognitivos Dinámicos (CDSs, por sus siglas en Inglés) para habilitar a los teléfonos inteligentes con la capacidad de detección en línea de eventos de movilidad relacionados con puntos de interés, utilizando el receptor GPS y el acelerómetro. A partir de estos eventos, el CDS genera un modelo espacio-temporal expandido que condensa la regularidad de la movilidad del individuo en sus rutinas diarias. La información del modelo espacio-temporal, particularizado a cada usuario, se utiliza por un controlador cognitivo habilitado con políticas que ajustan adaptativamente la tasa de muestreo del GPS para conseguir eficiencia energética y exactitud en el monitoreo de la ubicación del usuario.
A partir de los resultados de la evaluación experimental del CDS propuesto, se valida la hipótesis de explotar la regularidad de la movilidad para realizar ajustes adaptativos en la tasa de muestreo del GPS que se traduzcan en una reducción en el consumo de energía sin comprometer la precisión espacio-temporal del monitoreo de la ubicación. Dado que el enfoque propuesto promueve en el dispositivo móvil las características de entendimiento y sensibilidad a la movilidad, esto le permite adquirir un rol más proactivo (es decir, más allá de la simple recolección de datos), contribuyendo así a la inteligencia distribuida ampliamente requerida para el desarrollo de sistemas para el IoT cognitivo.